基于双螺旋模型实现制造业数字化转型升级

陈 迪，罗向平，吕杨辉，杨立功

（浙江嘉兴数字城市实验室有限公司，浙江 嘉兴 310000）

0 引言

现阶段，我国工业互联网平台正步入规模化扩张加速期。截至2022年5月，涵盖国家级、行业级和企业级的多梯度工业互联网平台体系已初步建立，国家级或行业级工业互联网平台超过150个，联结工业设备近7 800万台(套)，服务市场企业超过160万家[1]。随着数字技术与制造业的深度融合，工业领域的创业活动发生着颠覆性改变[2]。

工业互联网是推进我国经济高质量发展的重要引擎，是制造业转型的加速器，是促进工业经济发展的核心动力[3]。工业互联网为企业的数字化转型升级提供动能。现在很多企业处于工业2.0的阶段，需借助工业互联网的契机加快数字化转型升级，实现弯道超车。制造业数字化转型要回答以下三个问题：为什么要转？用什么转？如何转？本文依托双螺旋模型，结合三大体系九大维度，综合现有的垂直行业落地和场景建设现状，通过分析致力于解决上述问题，助力制造业企业实现数字化转型升级。

1 数字化转型的本质是为企业创造价值

通过数字化转型，企业可以实现提质增效、节本降耗、生态培育。提质增效主要体现在“四提升”上，劳动生产率的提升、企业设备管理水平的优化提升、企业产量的提升以及企业产品质量管理的完善提升。节本降耗体现在“四降低”，包括企业生产成本的节约、企业库存的降低、质量成本的降低和能耗水平的降低。生态培育主要体现在“四新”，新技术、新产品、新模式、新业态。依托工业互联网平台赋能制造业的数字化转型升级，从工业软件（1.0阶段）、工业云（工业SaaS 2.0阶段），迈向工业互联网平台化赋能的3.0阶段，从单项应用实现综合集成并向协同创新迈进。

2 基于双螺旋模实现制造业数字化转型升级

制造业数字化转升级从价值、技术、业务三个角度深入探讨。价值重构是因——起点；技术支撑是条件——工具，业务落地是果——目标。抛开技术的业务转型，无法跳出传统的架构，新的数字化业务场景无法落地。抛开业务谈技术，新技术缺少落地的土壤，变成了技术的炫耀。双螺旋模型是为了实现制造业数字化转型技术和业务的双向迭代升级。基于双螺旋模型的三大视角九大维度图如图1所示。

图1 基于双螺旋模型的三大视角九大维度图

2.1 工业互联网平台价值体系

从价值视角看，工业互联网平台的本质是通过全要素、全价值链和全产业链的链接，依托数据的采集和积累实现重构，并结合设备模型、业务模型、机理模型等作用于应用视角的。

全要素是指作用于人、机、料、法、环各层面的重构。制造业企业的生产要素从过往的产品生产、自动化机器、物料、机理模型、现实空间，转变提升为知识生产、智能化机器、数据、数据模型+机理模型、数字孪生空间，推动工业生产升级换代。

全产业链包含供应链、空间链、金融链。从传统的固定供应链、线下集群、银行贷款提升为柔性供应链、线上集群和互联网金融，从而共同作用打破原有的企业边界、商业边界和区域边界。

全价值链包含研发、制造和服务三个价值环节。制造业从研发、制造到服务的业务环节在数字化转型前多为满足微笑曲线的单向推进关系，但数字化转型实现了制造业的数据驱动，使制造业实现协同研发、按需制造和精准服务，微笑曲线向数据驱动的价值闭环转变。

2.2 工业互联网平台技术体系

从技术角度分析，工业互联网平台技术的搭建需考虑数据维度、架构维度、产业维度三个方面。如何通过数据维、架构维、产业维三方的合力，共同构建满足工业互联网持续创新协同发展的平台，是需要持续探索的议题。

数据维是数据、算力、模型和应用综合体现。数据维需要解决数据上不来、数据存不了、数据用不好的“三不”问题，制造企业在生产过程中由于设备类型多、协议封闭、接口类型多、工况恶劣而造成数据上不来。数据存不了主要是由于监测点多、类型多样、流量大、性能要求高、时间跨度大等问题而引发的。数据用不了主要是在应用过程中，存在数据量巨大、数据维度多、实时分析难、难以定量、算法落后等痛点而影响了数据的开发应用，以上痛点问题的存在阻碍了制造业的数字化转型，需通过工业互联网平台数据维度的搭建来解决。

工业互联网平台技术体系的产业维主要包含5G技术、数据中心、人工智能和数字孪生。这些技术产业的发展是工业互联网平台能够发展并赋能制造业转型的保障。5G+工业互联网提升了工业互联网高质量发展的网络关键技术产业能力、创新应用能力和资源供给能力，广泛应用于智慧工厂的建设，助力制造业实现智能生产、智能物流、智能检测。数据中心是支撑工业互联网落地的关键基础设施，数据中心作为工业互联网的重要基础设施，更加强调云计算数据中心和边缘数据中心的协同性。

人工智能是工业互联网平台的内核。制造业的数字化转型，寄希望于工业互联网平台的智能化，通过打造状态感知、实时分析、精准执行、科学决策的数据自动流动闭环，解决工业的复杂性和不确定性的难题。但是制造业的复杂性、不确定性也制约了工业互联网平台中智能化技术的应用，因此，目前工业智能仍处于发展探索时期，其关键技术、场景应用、产业发展均处于起步阶段。

数字孪生是工业互联网的终极版图。数字孪生的实现通过综合运用感知、计算、建模等信息技术，将物理空间虚拟映射到虚拟的空间，在虚拟空间中描述、诊断、预测并支撑决策。

2.3 工业互联网平台业务体系

工业互联网平台的业务体系包含场景维、痛点维、行业维。通过对三个维度坚持分业施策、坚持需求牵引、坚持场景驱动，致力于形成业务—价值闭环和业务—技术闭环。工业互联网平台的建设和应用已经从基础能力建设走向行业落地阶段，要分行业去抓业务落地的重心，实现落地牵引。这个重心就是智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式，并以此引领，找到典型应用场景。

3 工业互联网平台垂直行业落地典型场景分析

工业互联网平台助力制造业数字化转型，需打造跨行业跨领域的综合型工业互联网平台，落地行业应用实践，沉淀融合应用能力，打造示范标杆，以数据为核心，呈现IT/OT融合、内外部数据互通等特点，基于数据的应用更加重要，使5G、AI等技术推动工业互联网助力制造业数字化转型向纵深发展，实现能力融合。各垂直行业的龙头企业，可结合自身基因，逐步拓展服务范围，打造自身生态圈，相互合作，优势互补，互联互通，形成发展趋势，端到端地赋能垂直行业。

（1）钢铁行业：其关键需求在于工艺优化智能化。钢铁行业具有生产环节多、生产环境和工艺复杂、生产上下游冗长等特征，面临生产设备维护低效化（如维护受限于设备多、人员少等限制因素）、生产过程受限于高温等复杂的生产环境无法人为干预、生产黑箱化、下游产品种类繁多、需求来源多样且不集中、环保压力加剧等痛点。因此，钢铁行业升级需以生产流程优化为切入点，加速向智能化运维、智慧化生产、协同化供应、低碳化清洁生产等方向的数字化转型。

（2）石化行业：其关键需求在于保障安全生产。石化行业属于资产密集型行业，具有产业链长、工艺复杂、设备价值高、危险性高的特征，面临着设备管理不透明、工艺技能传承难、产业链上下游不易协同、安全生产压力大的痛点，以智能管控为切入点，应该在智能炼化、供应链协同、安全监控等方向开展数字化转型。

（3）风电行业：其关键需求在于助力风电机运维和风场管理。风电行业具有地理位置偏僻、资本技术密集、发电波动性大等特征，面临着设计周期长、设备维护成本高、并网协调效率低、风电设备故障率高等痛点。应该从风电设备的设计、运行维护等环节切入，立足于现场深度感知、设备智能化运维、风场智慧化管理等方向加速数字化转型。

（4）航空航天行业：其关键在于全流程的网络化协同。航空航天行业具有研发周期长、产品种类多、规模小、产业链特别长、设备可靠性要求特别高等特征。航空航天行业结构复杂，对数据来源、模型适配性等有着较高的要求，但在非数字化转型的航天行业无法满足以上要求，因此，应从网络化协同入手，进而促进研发资源的全方位整合，实现生产范式的重构、维护效率的提升等数字化转型升级。

（5）家电行业：其关键在于小批量定制化生产和上下游供应链协同。家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短等特征。家电行业并不属于附加值高的制造行业，因此长期存在生产智能化水平不高、上游供应链种类多且分散、协同率低、竞争激烈、营收增速缓慢等问题。数字化转型可以助力家电行业和需求紧密互通，实现小批量的个性化定制，加速实现生产无人化、经营管理高效协同化等方面的数字化转型升级。

（6）工程机械行业：其关键在于设备运维和生态构建。工程机械行业具有设备产品多样、生产过程离散、供应链复杂的特征。因此，在工程机械行业存在生产资料配置效率低、生产设备运维管理困难、共享生态不完备等痛点，需要从设备的健康管理入手，加速向智能化的运维工程机械设备过度，同时实现工厂智慧化的经营管理，使生产制造和服务等多方面实现数字化转型升级。

4 结束语

在基于双螺旋模型的三大视角九大维度中，价值是主、技术是工具，业务是内核。基于价值维度，紧抓新基建的新机遇，迎接制造业数字化转型的新挑战；基于价值维度，搭建工业互联网平台的新架构、新操作，进行制造业数字化转型新革命；基于业务维度，落实新技术、生产新产品，打造制造业数字化转型新模式。根据本文的分析，工业互联网平台已经从基础能力打造和实际摸索走向行业应用落地。各垂直细分行业的业务痛点是实现落地的重点，抓住智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式，并以此为牵引，落地典型场景。未来，工业互联网的发展需要结合各行业特色，形成工艺优化、生产过程优化、设备运维等典型应用场景，进一步结合行业痛点，实现制造业企业的数字化转型升级。■